Mind+模擬火柴人跳舞

Mind+和Scratch有很多相似之處，但是Mind+支持主流主控板以及上百種開源硬件，更有多項人工智能（AI）與物聯網（loT）功能，之前我們實踐過利用Mind+的AI圖像識別功能和電腦來一場猜拳。而且AI的圖像識別功能還遠遠不止這點，通過AI圖像識別我們還可以增加自己的人臉數據庫，并根據人臉識別獲取年齡……功能十分強大。

前段時間在抖音上流行的火柴人跳舞視頻，人們身上貼著不同顏色的熒光棒，在漆黑的環境下就像一個個火柴人，在跟隨著音樂的旋律舞動（圖1）。

今天我們用Mind+人工智能和畫筆工具來完成模擬火柴人跳舞的繪制。我們用AI通過識別一些身體關鍵點比如說頭部、耳、肩、腳踝這些部位，使用畫筆工具，將這些關鍵點用畫筆連接起來，注意要根據火柴人的形象在需要的地方抬筆、移動和落筆。快來一起試試看吧。由于AI識別是使用擴展功能，只要掌握技巧代碼難度比較低，但是代碼重復量比較大，編寫后要注意測試。源代碼請掃碼下載（圖2）。

讓我們來看看程序整體的思路：首先將視頻的透明度設置為50，也就是產生一層淡淡的模糊效果，接下來開啟攝像頭，舞臺中會顯示我們攝像頭的畫面，攝像頭會識別畫面中截取到的人物的關鍵點信息（面部信息等等），識別成功后，開啟畫筆工具，調整合適的畫筆的粗細以及畫筆顏色（這里我選擇了粗細為3，顏色為藍色的模板）（圖3）。

按照順時針的方向，首先移動到我們的頭部的位置接下來移動到左耳的位置，再到脖子、左肩、左手肘、左手腕、左膝、左腳踝……左邊繪制完成之后再接著繪制右邊部分。在繪制的過程中需要注意抬筆和落筆的控制，一不小心可能會連接到一起，大家也可以在繪制的過程中進行調試看看如何繪制得圓潤光滑一些（圖4）。

這種通過AI獲取的識別人體的關鍵點的方法是最簡單的，只需要掌握畫筆的抬筆和落筆，從人體部位出發繪制出火柴人的頭、肩膀、身體和四肢就可以了。當掌握這個基本方法后你還可以嘗試更高級的方法，想想能不能用某些算法來繪制火柴人。